Bibliographic record
Abstract
Kwalitatieve en transparante fraudebestrijding – Een verkennend onderzoek naar handhavingscriteria voor fraudedelicten Fraude is een complex en wijdverspreid probleem. Terwijl de criminaliteitscijfers de afgelopen jaren zijn gedaald, neemt het aantal fraudegevallen met rasse schreden toe. Het is dan ook niet verwonderlijk dat beleidsmakers hard willen optreden tegen fraudeurs. Echter, zaken zoals de toeslagenaffaire hebben laten zien dat het beleid daarin vaak doorschiet en dat de menselijke maat met enige regelmaat uit het oog verloren wordt. Daarom zou een set van handhavingscriteria dienen te worden ontwikkeld voor transparante en kwalitatieve handhaving van fraudedelicten. In dat kader wordt in dit artikel wordt een eerste verkennend onderzoek gedaan naar de gehanteerde handhavingscriteria bij fraudedelicten.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".